python 画素値の誤差の計算について

Question

前提・実現したいこと

画像内で指定した領域に平均フィルタをかけて、フィルタをかける前の画像との誤差を画素ごとの画素値の差で求め、それが最大になる場合と最小になる場合の領域の位置と処理後の画像を求めようとしています。
誤差は処理前後の画像のrgb値の差の二乗を求め、それらの合計によって定義します。

発生している問題

誤差の計算の動作確認を行ったところ、動作が非常に重く作業が進行しません。
問題点や解決法をご教示いただけると幸いです。

該当のソースコード

from PIL import Image
import numpy as np
import cv2
import math


def main():
    F = cv2.imread("gazou.jpg")
    m, n, c = F.shape
    h = 30
    M = math.floor(m/h)
    N = math.floor(n/h)
    im = F[1:M*h, 1:N*h]

    list = []
    for i in range(h):
        for j in range(h):
            D = im[i:(i+(M-1)*h-1), j:(j+(N-1)*h-1)]
            P = cv2.blur(D, (h, h))
            List = []
            for x in range((M-1)*h-1):
                for y in range((N-1)*h-1):
                    Db,Dg,Dr = D[x,y]
                    Pb,Pg,Pr = P[x,y]
                    DPr = pow(int(Dr)-int(Pr), 2)
                    DPg = pow(int(Dg)-int(Pg), 2)
                    DPb = pow(int(Db)-int(Pb), 2)
                    e = DPr+DPg+DPb
                    List.append(e)
            E = sum(List)
            print(E)
            list.append(E)

    Emax = max(list)
    Emin = min(list)
    print("max = ", Emax)
    print("min = ", Emin)

if __name__ == '__main__':
    main()

Answer 1

一つの画像に対して、ブラーをかけて画素ごとに比較、という処理を900回も繰り返せばどうしても動作は重くなると思います。
コードをざっと見た感じでは、明らかに無駄な処理などは含まれていないため、改善は困難だと思います。

焼け石に水ですが、

DPr = pow(int(Dr)-int(Pr), 2)

を

tmp = int(Dr)-int(Pr)
DPr = tmp * tmp

のようにするなどで、少しだけ速くなるかもしれません。
ただし、コンパイラが暗黙的に上記のようなコードに変換していたり、pow 自体が上記のコード並みに高速だったりする可能性もあるので、全然変わらないかもしれません。

また、面倒な方法ですが、C や C++ 等に移植すれば、運が良ければ数倍程度速くなる思います。

他には、これも面倒ですが、まず大雑把に少ない回数だけ比較をして最大・最小になる領域の目星をつけて、その後に目星をつけた付近の領域だけをより細かく比較するなど、アルゴリズムを変更するのも効果はあると思います。
ただ、アルゴリズムを変えると結果も変わる可能性がありますが。